Vue 路由懒加载与块加载

本文介绍了Vue路由的懒加载和块加载技术,旨在提高SPA应用的性能。通过延迟加载非首屏组件,可以显著减少首屏加载时间,提升用户体验。同时,通过Webpack的代码分割功能,实现按需加载,当用户访问特定路由时,相应的组件才会被加载。此外,还讲解了如何通过命名chunk将同一路由组的组件打包在一起,进一步优化加载效率。

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Vue 路由懒加载与块加载

懒加载:把一些加载得资源延后,比如用户没有访问的网页,我们就先不请求数据回来
这里要提到一个spa应用的概念
spa应用 :single page application (单页应用):是结合web端与app端的优点,可以把web轻便,与app端的无缝衔接优势结合起来=>
就是:第一次进入页面时会请求一个html文件,刷新清除一下,切换到其他组件,此时路径也相应变化,但是并没有新的html文件请求,页面内容却变化了。
页面跳转: js渲染
优点: 页面切换快
缺点: 首屏时间稍慢,SEO差

这里我要讲下Vue里面的路由配置,我们可以是一次性请求全部的页面回来,但是首次加载会变得十分缓慢 .
还有一直种是结合 Vue 的异步组件和 Webpack 的代码分割功能,轻松实现路由组件的懒加载。

非懒加载

Vue.use(VueRouter)
import VueRouter from 'vue-router'
// 这种方式,是页面一打开全部页面都加载完成
import index from "@/components/index"
import login from "@/components/login"
import register from "@/components/register"
const routes = [
  { path: '/', component: index },
  ]
const router = new VueRouter({
  routes // (缩写) 相当于 routes: routes
})
new Vue({
  router,
  render: h => h(App),
}).$mount('#app')

懒加载 (按需加载)

const login = () => import("@/components/login")
const register = () => import("@/components/register")

减少首屏加载时间,用户跳转页面的时候才加载

把组件按组分块

有时候我们想把某个路由下的所有组件都打包在同个异步块 (chunk) 中。只需要使用 命名 chunk,一个特殊的注释语法来提供 chunk name (需要 Webpack > 2.4)。
当访问其中一个页面的时候,相同的webpackChunkName:相同值,的路由会一同加载

const login = () => import(/* webpackChunkName: "userCenter" */ "@/components/login")
const register = () => import(/* webpackChunkName: "userCenter" */ "@/components/register")
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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